神經網路學習筆記（一）感知器神經網路

感知器（perceptron）是由美國科學家f.rosenblatt於2023年提出的，是一種模仿生物感知機制，用於模式識別的簡單神經網路。感知器模型如圖1.

圖1. 單個感知器模型

感知器的傳遞函式為

單個感知器的運算關係為

a=hardlim(wp+b)

若令權重向量為：

則樣本x對應的實際輸出為

其中d為樣本空間的維數。

感知器學習演算法：兩分類問題

(k=1,2,…,n)分別屬於+類和—類，感知器學習的目的在於尋找到合適的w使得感知器能夠對樣本進行正確的分類。

（1）   初始化：k=1,j=0, w賦予較小的隨機值，給c賦值（學習速率）；

（2）   輸入訓練樣本；

（3）   計算；

（4）   修正權值向量，修正規則為：

其中為期望輸出，為實際輸出。（新的權重值為舊的加上誤差值乘以輸入，思想很簡單。即用誤差調整w和b，顯然誤差為0，就無調整。不為0，就朝著使誤差減小的方向調整，即負反饋的思想。）

（期望輸出為1，結果輸出了0，所以誤差為1）

（期望輸出為0，結果輸出了1，所以誤差為-1）

其他情況w(j+1)=w(j)；

（5）   j=j+1；k=j-j/n*n+1（k=1,2,…,n往復迴圈），返回（2），直到w對所有的訓練樣本均穩定不變結束。

自己就先看了這點，還沒有去實現。

神經網路學習筆記（一）感知器神經網路

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